使用深度学习进行妇产科 MRI 自动诊断-猫眼课题宝

使用深度学习进行妇产科 MRI 自动诊断

批准号：

20K16780

负责人：

Yasuhisa Kurata

金额：

$2.75万

依托单位：

Kyoto University

依托单位国家：

日本

项目类别：

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

财政年份：

2020

资助国家：

日本

项目状态：

已结题

起止时间：

2020-04-01 至 2023-03-31

来源：

https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K16780/

关键词：

Deep learning MRI Endometrial cancer CNN Segmentation endometrial cancer deep learning segmentation 子宮体癌子宮頸癌深層学習セグメンテーション子宮卵巣

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会议论文

Diagnostic performance of preoperative MR imaging findings for differentiation of uterine leiomyoma with intraligamentous growth from subserosal leiomyoma

DOI： 10.1007/s00261-021-03042-7

发表时间： 2021-04-02

期刊：

ABDOMINAL RADIOLOGY

影响因子： 2.4

作者：

[Yajima, Ryo, Kido, Aki, Nakamoto, Yuji]

通讯作者： Nakamoto, Yuji

Risk Stratification for Pregnancies Diagnosed With Fetal Growth Restriction Based on Placental <scp>MRI</scp>

基于胎盘 <scp>MRI</scp> 诊断胎儿生长受限的妊娠风险分层

DOI： 10.1002/jmri.28298

发表时间： 2022

期刊：

Journal of Magnetic Resonance Imaging

影响因子： 4.4

作者：

[Himoto Yuki, Fujimoto Koji, Kido Aki, Otani Satoshi, Matsumoto Yuka Kuriyama, Mogami Haruta, Nakao Kyoko Kameyama, Kurata Yasuhisa, Moribata Yusaku, Chigusa Yoshitsugu, Minamiguchi Sachiko, Mandai Masaki, Nakamoto Yuji]

通讯作者： Nakamoto Yuji

Prediction of deep myometrial invasion of uterine endometrial cancer on MRI using Vision Transformer

使用 Vision Transformer MRI 预测子宫内膜癌深部肌层浸润

DOI： --

发表时间： 2022

期刊：

影响因子： --

作者：

[Yasuhisa Kurata , Mizuho Nishio , Yuka Matsumoto , Satoshi Otani , Yusaku Moribata , Yuki Himoto , Aki Kido , Masaki Mandai , Yuji Nakamoto]

通讯作者： Yuji Nakamoto

Step up MRI 2021 II MRIにおけるAIの研究開発・臨床応用の最新動向 4.MR画像における子宮体がんの自動セグメンテーション

Step up MRI 2021 II MRI人工智能研发及临床应用最新趋势 4. MR图像中子宫癌的自动分割

DOI： --

发表时间： 2021

期刊：

影响因子： --

作者：

[倉田靖桐 , 西尾瑞穂 , 森畠裕策 , 木戸晶 , 中本裕士]

通讯作者：中本裕士

Diffusion‐weighted imaging of uterine adenomyosis: Correlation with clinical backgrounds and comparison with malignant uterine tumors

子宫腺肌病的弥散加权成像：与临床背景的相关性以及与子宫恶性肿瘤的比较

DOI： 10.1111/jog.14621

发表时间： 2021

期刊：

Journal of Obstetrics and Gynaecology Research

影响因子： 1.6

作者：

[Yajima Ryo, Kido Aki, Kurata Yasuhisa, Fujimoto Koji, Nakao Kyoko Kameyama, Kuwahara Ryo, Nishio Naoko, Minamiguchi Sachiko, Mandai Masaki, Togashi Kaori]

通讯作者： Togashi Kaori